[发明专利]小麦白粉病菌孢子图片的智能识别方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种小麦白粉病菌孢子图片的智能识别方法，通过软件实现小麦白粉病菌孢子图片的自动识别和自动计数。

背景技术

白粉病是植物病害的主要病害之一，它主要危害植物叶片、茎、叶柄、芽及花瓣，然后受害植物会出现褪绿、枯黄、皱缩，幼叶扭曲，导致植株生长不良发育畸形，不能开花结果。小麦白粉病是小麦的主要病害之一，除某些热带地区外，在世界各地均有分布。在1900年之前，在欧洲的英国、法国、爱尔兰、比利时、丹麦、荷兰、瑞士及芬兰等国已见报道。美国、加拿大、墨西哥虽有发生但比较轻微。近年来，小麦白粉病已成为我国小麦的主要病害之一，无论是发病面积还是发病程度都维持在一个较高的水平，年均发病面积在600万公顷以上，一般发病可造成10％左右减产，严重时减产可达50％以上，有些高感品种甚至颗粒无收。所以小麦白粉病已成为我国小麦生产上的重要常发性病害之一，目前也已成为我国小麦高产、稳产、优质的主要制约因素之一。

据统计，在全国742种农作物病害中，约有60％是由病菌孢子经气流传播侵染作物形成危害的。小麦白粉病就是由专性寄生真菌—小麦白粉菌孢子引起的气传性病害。小麦白粉菌属子囊菌，只能在活的寄主组织上生长发育，并对寄主有很严格的专化性，一般只侵染小麦，所以小麦病菌不能侵染大麦，大麦白粉菌也不侵染小麦。小麦白粉菌以菌丝体蔓延于寄主表面，仅通过吸器伸入寄主表皮细胞内吸取营养。菌丝上着生分生孢子梗和分生孢子，如附图1所示，分生孢子为椭圆形，长度是宽度的1.25～1.75倍，少数达到近两倍，单胞无色，分生孢子梗直立，从菌丝体垂直生出，不分枝，无色，顶端产生成串的分生孢子，数目10～20个，自顶端向下逐渐成熟脱落，随气流传播引起再侵染和病害流行。分生孢子在0.5～30℃范围内均可萌发，萌发的最适温度为10～18℃。对湿度的适应范围很广，在最适温度条件下，相对湿度0～100％均可萌发，但湿度越大，萌发率越高。因此小麦白粉菌在不同地理生态环境中与寄主长期相互作用下，能形成不同的生理小种，毒性变异很快，在环境条件适宜的情况下，小麦白粉病菌就会大量蔓延，造成如附图2所示小麦白粉病的发生。

目前的白粉病防控方法主要通过人工目测、田间调查等进行白粉病害的观测，观测时效不足，劳动强度大，数字化程度低。还需定时定期将取样病菌孢子带回实验室在生物显微镜下观察，人工对孢子数量进行记录，方法和手段相对落后。

发明内容

本发明的主要目的在于克服以往人工实现小麦白粉病防控方法的缺点，有效实现田间小麦白粉病菌孢子数量自动监测与预警预报应用。本发明通过建立不同专家识别模型，采取智能识别与计数方法，对小麦白粉病菌孢子进行自动识别和自动计数，为小麦白粉病害测报提供了一种先进的手段和工具。

本发明采取的具体技术方案如下：

小麦白粉病菌孢子图片的智能识别方法，其特征在于包括以下部分：

步骤一，选择不同专家模型，使智能识别的精度能适应不同的要求。

在实际应用中不同专家对病菌孢子识别率存在差异性，需要进行细化；按照专家识别小麦白粉病菌孢子总数与机器智能识别孢子总数之间的相对误差率为5％～30％分段设计8个不同专家相对误差率(或称智能识别模型，专家模型)，具体为6.1％、8.5％、11.7％、14.4％、17.1％、20.9％、24.6％、28.1％，用户使用中可以选择不同专家相对误差率。

步骤二,白粉病菌孢子图片的预处理，方法如下：

(1)对白粉病菌孢子彩色图片采用带颜色恢复因子的多尺度Retinex方法进行光照补偿。

针对白粉病菌孢子图像整体偏暗的特点，采用带颜色恢复因子的多尺度Retinex方法提高图像整体对比度，使颜色更接近图像本来的面貌，具有对比度高、色彩失真小、动态范围压缩大等特点，它可以在灰度动态范围压缩、边缘增强和颜色恒定性三方面达到平衡，因而可以对各种不同类型的图像进行自适应性地增强，其实质上是一种基于光照补偿的图像增强方法。

(2)对白粉病菌孢子彩色图片进行灰度化。

(3)对白粉病菌孢子图片进行5×5模板的中值滤波。

5×5模板的中值滤波在抑制噪声的同时很好地保护孢子边缘信息。

步骤三,白粉病菌孢子图片的分割，方法如下：

(1)对白粉病菌孢子图片进行基于Sobel边缘检测与改进的Niblack局部阈值法相结合的图片分割，获得孢子的二值图片。

(2)对白粉病菌孢子图片进行孔洞填充并简单二值化。